基于变量选择的锅炉NO_x排放的最小二乘支持向量机建模

电站燃煤锅炉是大气NOx污染的主要来源之一,建立有效的NOx排放模型是锅炉优化降低NOx的基础。针对热工过程变量之间的强相关和耦合性,利用偏最小二乘方法(partial least squares,PLS)对多工况实炉热态测试数据进行重要变量(variable importance in projection,VIP)信息提取和变量选择(variable selection,VS),把最优的变量子集作为最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)的输入,最终得到NOx排放的VS-LSSVM模型。最优的输入变量个数通过留一交叉验证法获取。并将该模型与其他建模方法进行对比,结果表明通过变量选择后建模可以降低模型的复杂度,提高模型的泛化能力。     

固-液/气-液多相耦合热控技术应用研究进展

相变热控技术具有设备性能可靠、质量轻、耗能低等优点,在工业和学术界受到广泛关注。利用固-液相变恒温吸热和气-液相变超高导热特性,可实现多相耦合的高效储热传热过程。本文针对固-液/气-液多相耦合热控技术提出多相耦合概念,以典型相变材料和热管耦合系统为切入点,首先介绍相变及多相耦合的工作原理,归纳了两者之间的典型耦合方式：相变材料分别置于热管蒸发段、冷凝段、绝热段,或热管整体嵌入相变材料作为导热骨架;然后着重评述了目前国内外多相耦合热控技术用于电子器件冷却和电池热管理领域的研究进展,并对其他领域（如蓄热/冷）的应用现状进行总结;最后从材料改性、器件耦合、系统协同等角度提出当前面临的问题和未来发展方向。     

模糊多模型协调控制系统设计及仿真

针对一个500 MW单元机组的仿真模型,首先依据滑压曲线对模型线性化得到其平衡工作点的线性化模型,并用隶属度函数连结成T-S模糊模型;然后针对各线性化模型设计了V-规范型多变量内模控制器;最后,依据T-S模糊模型结构设计了以多变量内模控制器作为局部模型控制器的模糊多模型协调控制系统.这种控制系统既可以克服模型工作点变化所带来的非线性问题,同时又可以保证控制回路间的有效解耦.仿真研究证明了控制系统设计的有效性.     

基于数据融合的燃料量软测量及煤质发热量在线校正

为了提高燃料量测量的准确性和可靠性,提出了基于数据融合的燃料量软测量方法。主要通过与燃料量相关的测量值和对现场运行数据的统计分析,建立了燃料量软测量模型。利用数据融合技术对多个传感器的数据进行了处理,有效提高了软测量数据的准确性。通过仿真验证,建立的燃料量软测量模型能够较好反映实际燃料量的变化,提高了系统的安全性和可靠性。同时针对煤质时变的现状,通过统计分析56种不同煤质的元素和工业分析结果,发现了低位发热量与理论空气量的关系,及煤质收到基水分和灰分与低位发热量之间的关系,由此提出了两种低位发热量在线校正的方法,以低位发热量的变化表征煤质的变化,优化风煤配比,为性能计算和燃烧优化提供了煤质变化的在线依据。     

基于动力学等价的一种通用控制器的设计

在动力学运动方程的基础上,构建了一种系统状态观测器,该观察器能够精确估计被控对象的位置、速度和加速度而无需知道其数学模型。在此基础上,设计了一种通用控制器,该控制器通过系统运动的位置、速度和加速度的负反馈作用,把原被控对象的输出轨迹引导控制到期望的系统输出轨迹,能提高系统的控制品质和鲁棒性能。分析了PID控制器、内模控制器、状态控制器、预测控制器和鲁棒控制器的算法特性,指出这些控制器与所设计的通用控制器在动力学意义上具有等价性。     

球磨煤机隶函数型糊神经网络解控法

设计适合于火电厂球磨煤机的解耦控制方法,有利于提高热工自动化水平.依据模糊控制技术和跟踪解耦的思想并结合神经网络控制,介绍了一种不依赖于被控对象精确数学模型的隶属函数型模糊神经网络多变量解耦控制方案.将该种方法应用于球磨煤机解耦控制系统,对耦合强烈的磨煤机出口温度、入口负压子系统进行解耦,获得期望的多环结构.对解耦结果进行了仿真研究.对比试验显示该解耦方法具有满意的动态特性和较强的鲁棒性.     

基于补偿模糊神经网络的灰循环系统控制研究

针对循环系统回料量对循环流化床锅炉床温的影响,采用补偿模糊神经网络的建模方法,建立灰循环系统回料控制模型,选取锅炉床温变化及变化率作为输入、回料风量作为输出进行了仿真研究,并与常规控制进行比较．结果表明：补偿模糊神经网络控制器对参数变化的适应性明显优于常规控制器,补偿模糊神经网络方法对灰循环系统控制优化有实际意义．     

用T-S模糊模型辨识160MW协调控制系统

首先按照启发性知识和复合型非线性优化方法相结合的综合方法求解出模糊模型结构,然后在最大模糊熵和损失函数定义的基础上推导出了一种模型后件参数辨识算法,并使用这种辨识算法得到了一个锅炉—汽轮机协调控制系统模糊模型。     

基于多尺度相关和机理建模的炉膛压力分析

借鉴小波分析思想,设计了简单滤波器组,将信号分解为不同频率尺度的分量,对不同信号的各个分量之间进行相关分析,比较不同频率尺度下频率分量间的相关性特征,从而大致判断出信号间的影响关系及类型．利用多尺度频率相关分析方法对电站锅炉炉膛压力等信号进行分析,发现炉膛压力低、中频段分量分别与燃料量、送风量的中、高频段分量呈现出明显的正相关性．建立了燃料量、送风量和引风量与炉膛温度和压力间的简化动态模型,并进行机理分析．结果表明：炉膛压力信号与锅炉燃烧率之间具有带通滤波特性,炉膛压力能够在较宽的负荷范围和频带内反映锅炉燃烧强度的变化．     

基于支持向量机的电站锅炉燃烧稳定性判别

以某600MW单元机组锅炉运行时的火焰信号为分析对象,利用支持向量机研究了锅炉燃烧稳定性判别问题。提取了火检信号的均值、方差、峰峰值和均匀度等4个特征量,然后比较了采用3种不同核函数的支持向量机对同一火检信号样本组的训练效果,其中模型参数通过交叉验证的方法确定。分析表明,径向基核支持向量机判别准确率最高。最后测试结果验证了支持向量机用于火焰燃烧稳定性判别,具有很好的分类和泛化能力。